ओब्लिक फोटोग्राफ में ज्यामिति की गणना के लिए संसाधन

Question

वर्तमान में मैं एक निश्चित छवि के भीतर लैंडयूज़ की गणना करने के लिए पर्यवेक्षी वर्गीकरण एल्गोरिदम का उपयोग कर रहा हूं, यह मुद्दा उच्च तिरछी फोटोग्राफी से खट्टा हो रहा है। मुझे पता है कि कैमरे की फोकल लंबाई और आयामों का उपयोग किया गया है, और जीपीएस की स्थिति जहां तस्वीरें ली गई हैं।

मैं उन संसाधनों की तलाश कर रहा हूं जो मुझे पहले से मौजूद जानकारी से लैंडयूज के क्षेत्रों की गणना करने में सक्षम करेंगे। यह विचार किया जा रहा है कि अगर फोटोग्राफ की ज्यामिति को जान लिया जाए, तो मैं प्रत्येक पिक्सेल के बीच की दूरी तय कर सकूंगा। विचार?

Answer 1

इस समस्या को हल करने के लिए सामान्य प्रक्रिया ऑर्थोराइजेशन द्वारा होती है , डेटा को कार्टेशियन समन्वय स्थान में परिवर्तित करने के लिए, जहां प्रत्येक सेल लगभग समान स्थानिक का प्रतिनिधित्व करता है। OSSIM पैकेज , orthorectification प्रदान करता है करता है के रूप में घास । आपको सुधार करने के लिए सहायक डेटा की आवश्यकता होगी, और यह एक समय लेने वाली प्रक्रिया हो सकती है, लेकिन उत्कृष्ट परिणाम देती है। एक अनुमानित स्थान में परिवर्तन के बाद, कंप्यूटिंग क्षेत्र किसी भी जीआईएस में एक सीधा संचालन होना चाहिए।

Answer 2

यदि आप जीआईएस वातावरण में काम कर सकते हैं, तो जीआरएएसएस काम कर सकता है: हमने अपने पेपर में प्रक्रिया को छोड़ दिया:

एम। नेटेलर, डी। ग्रासो, आई। माइकलज़ी, एल। मिओरी, एस। मर्लर, और सी। फुरलानेलो, 2005: इमेज रजिस्ट्रेशन, फ्यूजन और वर्गीकरण के लिए एक एकीकृत टूलबॉक्स। इंटरनेशनल जर्नल ऑफ़ जियोइन्फारमैटिक्स, 1 (1), पीपी। 51-61 http://www.grassbook.org/neteler/papers/neteler2005_IJG_051-061_draft.pdf

Answer 3

आमतौर पर, जैसा कि scw से पता चलता है, यह विश्लेषण को orthorectify करना और फिर करना सबसे अच्छा है। सौभाग्य से, कई जीआईएस पैकेज इस तरह के वर्कफ़्लो का प्रदर्शन करेंगे। Orthorectification पर एक संक्षिप्त मात्रात्मक पृष्ठभूमि के लिए, डॉ। FI ओकेके द्वारा डिजिटल इमेज ऑर्थोरेटाइजेशन तकनीकों के वेबपेज की समीक्षा कई लोकप्रिय एल्गोरिदम का अवलोकन प्रदान करती है।

यदि आप एक स्वचालित या संवर्धित वास्तविकता प्रणाली का निर्माण कर रहे हैं जो इस तरह के विश्लेषणात्मक उपायों को करती है, तो ये दो मुक्त स्रोत परियोजनाएं कुछ उपयोगी मूलभूत पुस्तकालय प्रदान करेंगी: नासा विजन वर्कबेंच और फोटोसिंथ के चचेरे भाई बुंडलर ।

Answer 4

मुझे लगता है कि आपको एक डेम की भी आवश्यकता होगी। ओब्लिक फोटोग्राफ और वेब कैमरा रजिस्टर करने के लिए डीईएम का उपयोग करना दिलचस्प है।

अद्यतन : दूसरे विचार पर, यदि आपके पास एक ही दृश्य के एक से अधिक फ़ोटो हैं, तो आप डीईएम के बिना ज्ञात वस्तुओं का एक 3D बिंदु क्लाउड बना सकते हैं, जिस तरह से फोटोसिंथ करता है । मैंने कभी भी फोटोसिंथ को जीआईएस टूल के रूप में उपयोग नहीं किया है।

Update2 यहाँ एक आकाशीय चित्र से बनाया गया है ।

Answer 5

यदि तिरछी तस्वीर को पर्याप्त दूरी से लिया गया था, तो नक्शे के मध्य क्षेत्रों के परिवर्तन को एक समानांतर प्रक्षेपण के साथ अनुमानित किया जा सकता है , जो पूर्ण परिप्रेक्ष्य प्रक्षेपण की तुलना में निपटने के लिए बहुत आसान होगा ।

जैसा कि कर्क ने उल्लेख किया है, आपको सतहों के अलग-अलग ढलान के लिए एक डीईएम की आवश्यकता होगी। बेशक, यह आपको केवल अनुमानित परिणाम देगा, इसलिए यदि आपको अधिक सटीक माप की आवश्यकता है, तो scw के उत्तर में उल्लिखित ऑर्थोरेटिफिकेशन दृष्टिकोण लें ।

Answer 6

ओब्लिक फोटोग्राफ को आम तौर पर डीईएम की आवश्यकता होगी अन्यथा जियॉर्फ उपकरण छवि को बहुत खराब करते हैं।

आप इस लेख को पढ़ना चाह सकते हैं ... www.uibk.ac.at/geographie/personal/corripio/.../corripio04_ijrs.pdf

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— गुइलूमेएक

संदर्भित लेख है: Corripio, JG: 2004, स्थलीय फोटोग्राफी का उपयोग करके स्नो सरफेस अल्बेडो आकलन, इंटरनेशनल जर्नल ऑफ़ रिमोट सेंसिंग। 25 (24), 5705–5729। uibk.ac.at/geographie/personal/corripio/publications/…

— MatŠj 15míd